r方和回归系数关系,回归线性方程相关系数r怎么求

回归中的相关系数以及R平方值和Python应用举例

　　1.皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient):

　　1.1衡量两个值的线性相关强度的量

　　1.2取值范围[-1，1]:

　　正相关：0，负相关：0，无相关：=0

　　2.r平方值：

　　2.1定义：决定系数，通过回归关系可以用自变量解释响应因变量所有变化的比例。

　　2.2说明：如果R的平方为0.8，说明回归关系可以解释因变量80%的变异。换句话说，如果能保持自变量不变，因变量的变异程度将减少80%。

　　2.3:简单线性回归：R^2=r * r

　　多元线性回归：

　　Python实现；

　　将numpy作为np从astropy.units导入Ybarnimport mathdef compute correlation(X，Y):xBar=NP . mean(X)yBar=NP . mean(Y)SSR=0 varX=0 varY=0 for I in range(0，len(X)):diffXXBar=X[I]-xBar diffYYBar=Y[I]-yBar SSR=(diffXXBar * diffYYBar)varX=diffXXBar * * 2 varY=diffYYBar * * 2 SST=math . sqrt